Un estudio es válido si sus resultados corresponden a la verdad, por ello requiere de un método para realizar mediciones válidas, las cuales se ven afectadas por el error aleatorio y el error sistemático.
1. Error Aleatorio
Se expresa en la diferencia entre una medición y la media de todas las mediciones. Mientras más acortemos esta distancia nuestro resultado será más preciso. La única forma de reducir el error aleatorio es incrementando el tamaño de la muestra y con ello aumentamos la precisión.
La estimación de parámetros a partir de una muestra requiere identificar los límites donde se encontraría el valor verdadero. La precisión es un atributo deseable tanto en la medición como en la estimación. El error aleatorio de la estimación desaparece si estudiamos a toda la población.
2. Error sistemático
Se expresa en la diferencia entre la media de todas las mediciones y el verdadero valor. Mientras más acortemos esta distancia nuestro resultado será más exacto. La reducción del error sistemático se logra mediante el método controlando los sesgos: de Selección y de Medición.
Solo es posible estimar los límites donde se encontraría el valor verdadero a partir de una medición si se ha controlado el error sistemático también denominado como sesgo. Se ha generalizado al término validez como la carencia del error sistemático aunque éste no se puede eliminar.
Validez interna. Si las conclusiones obtenidas a partir de los sujetos que conformaron la muestra se pueden trasladar hacia los sujetos que pertenecen a la misma población; entonces el estudio tiene validez de inferencia o validez interna. Para asegurar la validez interna el estudio debe tener control desde el punto de vista metodológico y también estadístico.
3. Control metodológico
Requiere de un marco muestral, identificación de las variables intervinientes, muestreo probabilístico, aleatorización y prevención de la pérdida de unidades de estudio. Sesgos de selección.
Requiere de un observador objetivo, un instrumento válido y optimizado, estrategia de recolección de datos y un evaluado no influenciado por el proceso de la medición. Sesgos de medición.
4. Control estadístico
En los estudios explicativos el análisis estratificado nos permite descartar asociaciones aleatorias, casuales o espurias y el análisis de supervivencia incluir a los individuos que se perdieron.
Las relaciones entre variables en la naturaleza no son bivariadas, son influenciadas por múltiples factores externos, por ello aplicamos el análisis multivariado. Ejm: Regresión logística.
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Cómo citar este artículo: Seminarios de Investigación Científica [Homepage]. Arequipa: Bioestadistico Publishers; 2010. [Actualizada el 25 de octubre de 2012; Acceso ]. De José Supo. Precisión y exactitud [1 pantalla]. Disponible en: http://seminariosdeinvestigacion.com/precision-y-exactitud/
Tags: Error aleatorio, Error sistemático, Estadístico, Metodológico, Validez externa, Validez interna

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Aldo
Estimado Dr.Supo
Tengo una duda que nunca la he resuelto.
¿La prueba de Chi cuadrado, es una prueba paramétrica o no paramétrica?
Agradezco de antemano su respuesta.
José Supo
Estimado: @José Humberto, si la muestra no fue probabilística, no hay forma de hacer inferencia estadística, y al no intentar hacer inferencia estadística, no hay sentido hablar de error aleatorio.
José Humberto
Si seleccionamos una muestra no probabilística , no habrá forma de hacer inferencia estadística? Por lo tanto no habrá tampoco error aleatorio?
Gracias por la atención